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J-GLOBAL ID：202202239130389268   整理番号：22A0397563

DIAT-μSAT:小型空中ターゲットのマイクロドップラー署名とCNNを用いた分類【JST・京大機械翻訳】

DIAT-μSAT: Small Aerial Targets’ Micro-Doppler Signatures and Their Classification Using CNN

著者 (4件)： Kumawat Harish C. (Department of Electronics Engineering, Defence Institute of Advanced Technology (DIAT), Pune, India) ,  Chakraborty Mainak (Department of Computer Science and Engineering, Defence Institute of Advanced Technology (DIAT), Pune, India) ,  Bazil Raj A. Arockia (Department of Electronics Engineering, Defence Institute of Advanced Technology (DIAT), Pune, India) ,  Dhavale Sunita Vikrant (Department of Computer Science and Engineering, Defence Institute of Advanced Technology (DIAT), Pune, India)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6004005.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 小型無人機(UAV)に対する保護対策は,国家セキュリティの観点から極めて重要である。その結果,低レーダ断面積(RCS)空中ターゲットを自動的に同定して分類する監視システムの重要性は増加する。本研究では,固有に開発した連続波(CW)(Xバンド:10GHz)レーダを用いて,5つの異なる小型空中ターゲットの4849のマイクロドップラー署名画像からなる多様化した「DIAT-μSAT」データセットを構築した。また,低RCS空中ターゲットを分類するための転送学習ベース深層畳込みニューラルネットワーク(DCNN)アプローチを提案した。VGG16とVGG19を特徴抽出者として,それぞれ95%と97%の分類精度を示し,最小偽陰性と陽性結果を示した。本研究でカバーされたオープンフィールド実験クラスは;1)2翼ロータ;2)三短翼ロータ;3)3長翼ロータ;4)クダクター;5)生物工学的鳥;6)2枚翼ロータと生物工学的鳥。また,1つ以上のターゲットが同時に操作されるとき,良好な分類精度(>97%)を観察した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *レーダ ,  学習 ,  特徴抽出 ,  監視装置 ,  無人機 ,  レーダ断面積 ,  連続波 ,  多様化 ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 分類精度 ,  野外実験 ,  偽陰性 ,  Xバンド ,  *マイクロドップラ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： レーダ  (ND13010H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： SAT ,  ターゲット ,  マイクロドップラー ,  署名 ,  CNN ,  分類